hive日志分析案例

1.1 項(xiàng)目來源

本次實(shí)踐的目的就在于通過對該技術(shù)論壇網(wǎng)站的tomcat access log日志進(jìn)行分析废境，計(jì)算該論壇的一些關(guān)鍵指標(biāo)没讲，供運(yùn)營者進(jìn)行決策時(shí)參考盐固。

PS：開發(fā)該系統(tǒng)的目的是為了獲取一些業(yè)務(wù)相關(guān)的指標(biāo)看疗，這些指標(biāo)在第三方工具中無法獲得的唆阿；

1.2 數(shù)據(jù)情況

該論壇數(shù)據(jù)有兩部分：

（1）歷史數(shù)據(jù)約56GB燥筷，統(tǒng)計(jì)到2012-05-29。這也說明院崇，在2012-05-29之前荆责，日志文件都在一個(gè)文件里邊，采用了追加寫入的方式亚脆。

（2）自2013-05-30起，每天生成一個(gè)數(shù)據(jù)文件盲泛，約150MB左右濒持。這也說明，從2013-05-30之后寺滚，日志文件不再是在一個(gè)文件里邊柑营。

圖2展示了該日志數(shù)據(jù)的記錄格式，其中每行記錄有5部分組成：訪問者IP村视、訪問時(shí)間官套、訪問資源、訪問狀態(tài)（HTTP狀態(tài)碼）蚁孔、本次訪問流量奶赔。

image.png

圖2 日志記錄數(shù)據(jù)格式

二、關(guān)鍵指標(biāo)KPI

2.1 瀏覽量PV

image

（1）定義：頁面瀏覽量即為PV(Page View)杠氢，是指所有用戶瀏覽頁面的總和站刑，一個(gè)獨(dú)立用戶每打開一個(gè)頁面就被記錄1 次。

（2）分析：網(wǎng)站總瀏覽量鼻百，可以考核用戶對于網(wǎng)站的興趣绞旅，就像收視率對于電視劇一樣。

計(jì)算公式：記錄計(jì)數(shù)温艇，從日志中獲取訪問次數(shù)因悲。

2.2 注冊用戶數(shù)

image

該論壇的用戶注冊頁面為member.php，而當(dāng)用戶點(diǎn)擊注冊時(shí)請求的又是member.php?mod=register的url勺爱。

計(jì)算公式：對訪問member.php?mod=register的url晃琳，計(jì)數(shù)。

2.3 IP數(shù)

image

（1）定義：一天之內(nèi)琐鲁，訪問網(wǎng)站的不同獨(dú)立 IP 個(gè)數(shù)加和蝎土。其中同一IP無論訪問了幾個(gè)頁面，獨(dú)立IP 數(shù)均為1绣否。

（2）分析：這是我們最熟悉的一個(gè)概念誊涯，無論同一個(gè)IP上有多少電腦，或者其他用戶蒜撮，從某種程度上來說暴构，獨(dú)立IP的多少跪呈，是衡量網(wǎng)站推廣活動好壞最直接的數(shù)據(jù)。

計(jì)算公式：對不同的訪問者ip取逾，計(jì)數(shù)

2.4 跳出率

image

（1）定義：只瀏覽了一個(gè)頁面便離開了網(wǎng)站的訪問次數(shù)占總的訪問次數(shù)的百分比耗绿，即只瀏覽了一個(gè)頁面的訪問次數(shù) / 全部的訪問次數(shù)匯總。

（2）分析：跳出率是非常重要的訪客黏性指標(biāo)砾隅，它顯示了訪客對網(wǎng)站的興趣程度：跳出率越低說明流量質(zhì)量越好误阻，訪客對網(wǎng)站的內(nèi)容越感興趣，這些訪客越可能是網(wǎng)站的有效用戶晴埂、忠實(shí)用戶究反。

PS：該指標(biāo)也可以衡量網(wǎng)絡(luò)營銷的效果，指出有多少訪客被網(wǎng)絡(luò)營銷吸引到宣傳產(chǎn)品頁或網(wǎng)站上之后儒洛，又流失掉了精耐，可以說就是煮熟的鴨子飛了。比如琅锻，網(wǎng)站在某媒體上打廣告推廣卦停，分析從這個(gè)推廣來源進(jìn)入的訪客指標(biāo)，其跳出率可以反映出選擇這個(gè)媒體是否合適恼蓬，廣告語的撰寫是否優(yōu)秀惊完，以及網(wǎng)站入口頁的設(shè)計(jì)是否用戶體驗(yàn)良好。

計(jì)算公式：①統(tǒng)計(jì)一天內(nèi)只出現(xiàn)一條記錄的ip处硬，稱為跳出數(shù)专执；②跳出數(shù)/PV；

處理步驟

1 數(shù)據(jù)清洗
　　使用MapReduce對HDFS中的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗郁油，以便后續(xù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析本股；

2 統(tǒng)計(jì)分析
　　使用Hive對清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析；

數(shù)據(jù)清洗

一桐腌、數(shù)據(jù)情況分析

1.1 數(shù)據(jù)情況回顧

該論壇數(shù)據(jù)有兩部分：

（1）歷史數(shù)據(jù)約56GB拄显，統(tǒng)計(jì)到2012-05-29。這也說明案站，在2012-05-29之前躬审，日志文件都在一個(gè)文件里邊，采用了追加寫入的方式蟆盐。

（2）自2013-05-30起承边，每天生成一個(gè)數(shù)據(jù)文件，約150MB左右石挂。這也說明博助，從2013-05-30之后，日志文件不再是在一個(gè)文件里邊痹愚。

圖1展示了該日志數(shù)據(jù)的記錄格式富岳，其中每行記錄有5部分組成：訪問者IP蛔糯、訪問時(shí)間、訪問資源窖式、訪問狀態(tài)（HTTP狀態(tài)碼）蚁飒、本次訪問流量。

log

圖1 日志記錄數(shù)據(jù)格式

本次使用數(shù)據(jù)來自于兩個(gè)2013年的日志文件萝喘，分別為access_2013_05_30.log與access_2013_05_31.log淮逻，下載地址為：http://pan.baidu.com/s/1pJE7XR9

1.2 要清理的數(shù)據(jù)

（1）根據(jù)前一篇的關(guān)鍵指標(biāo)的分析，我們所要統(tǒng)計(jì)分析的均不涉及到訪問狀態(tài)（HTTP狀態(tài)碼）以及本次訪問的流量阁簸，于是我們首先可以將這兩項(xiàng)記錄清理掉爬早；

（2）根據(jù)日志記錄的數(shù)據(jù)格式，我們需要將日期格式轉(zhuǎn)換為平常所見的普通格式如20150426這種强窖，于是我們可以寫一個(gè)類將日志記錄的日期進(jìn)行轉(zhuǎn)換；

（3）由于靜態(tài)資源的訪問請求對我們的數(shù)據(jù)分析沒有意義削祈，于是我們可以將"GET /staticsource/"開頭的訪問記錄過濾掉翅溺，又因?yàn)镚ET和POST字符串對我們也沒有意義，因此也可以將其省略掉髓抑；

二咙崎、數(shù)據(jù)清洗過程

2.1 定期上傳日志至HDFS

首先，把日志數(shù)據(jù)上傳到HDFS中進(jìn)行處理吨拍，可以分為以下幾種情況：

（1）如果是日志服務(wù)器數(shù)據(jù)較小褪猛、壓力較小，可以直接使用shell命令把數(shù)據(jù)上傳到HDFS中羹饰；

（2）如果日志服務(wù)器非常多伊滋、數(shù)據(jù)量大，使用flume進(jìn)行數(shù)據(jù)處理队秩；

這里我們的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)文件較小笑旺，因此直接采用第一種Shell命令方式。

清洗之前

27.19.74.143 - - [30/May/2013:17:38:20 +0800] "GET /static/image/common/faq.gif HTTP/1.1" 200 1127
110.52.250.126 - - [30/May/2013:17:38:20 +0800] "GET /data/cache/style_1_widthauto.css?y7a HTTP/1.1" 200 1292
27.19.74.143 - - [30/May/2013:17:38:20 +0800] "GET /static/image/common/hot_1.gif HTTP/1.1" 200 680
27.19.74.143 - - [30/May/2013:17:38:20 +0800] "GET /static/image/common/hot_2.gif HTTP/1.1" 200 682

清洗之后

110.52.250.126  20130530173820  data/cache/style_1_widthauto.css?y7a
110.52.250.126  20130530173820  source/plugin/wsh_wx/img/wsh_zk.css
110.52.250.126  20130530173820  data/cache/style_1_forum_index.css?y7a
110.52.250.126  20130530173820  source/plugin/wsh_wx/img/wx_jqr.gif
27.19.74.143    20130530173820  data/attachment/common/c8/common_2_verify_icon.png
27.19.74.143    20130530173820  data/cache/common_smilies_var.js?y7a

2.2 編寫MapReduce程序清理日志

package com.neuedu;

import java.io.IOException;
import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.util.Locale;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class LogCleanJob {

        public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
            Configuration conf = new Configuration();

            if (args.length != 2) {
                System.err.println("Usage:Merge and duplicate removal <in> <out>");
                System.exit(2);
            }

            Job job = Job.getInstance(conf, "LogCleanJob");
            job.setJarByClass(LogCleanJob.class);
            job.setMapperClass(MyMapper.class);
            job.setReducerClass(MyReducer.class);
            job.setMapOutputKeyClass(LongWritable.class);
            job.setMapOutputValueClass(Text.class);
            job.setOutputKeyClass(Text.class);
            job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
            FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
            FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
            System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
        }


    static class MyMapper extends
            Mapper<LongWritable, Text, LongWritable, Text> {
        LogParser logParser = new LogParser();
        Text outputValue = new Text();

        protected void map(
                LongWritable key,
                Text value,
                Context context)
                throws java.io.IOException, InterruptedException {
            final String[] parsed = logParser.parse(value.toString());

            // step1.過濾掉靜態(tài)資源訪問請求
            if (parsed[2].startsWith("GET /static/")
                    || parsed[2].startsWith("GET /uc_server")) {
                return;
            }
            // step2.過濾掉開頭的指定字符串
            if (parsed[2].startsWith("GET /")) {
                parsed[2] = parsed[2].substring("GET /".length());
            } else if (parsed[2].startsWith("POST /")) {
                parsed[2] = parsed[2].substring("POST /".length());
            }
            // step3.過濾掉結(jié)尾的特定字符串
            if (parsed[2].endsWith(" HTTP/1.1")) {
                parsed[2] = parsed[2].substring(0, parsed[2].length()
                        - " HTTP/1.1".length());
            }
            // step4.只寫入前三個(gè)記錄類型項(xiàng)
            outputValue.set(parsed[0] + "\t" + parsed[1] + "\t" + parsed[2]);
            context.write(key, outputValue);
        }
    }

    static class MyReducer extends
            Reducer<LongWritable, Text, Text, NullWritable> {
        protected void reduce(
                LongWritable k2,
                Iterable<Text> values,
                Context context)
                throws java.io.IOException, InterruptedException {
                context.write(values.iterator().next(), NullWritable.get());
        }
    }

    /*
     * 日志解析類
     */
    static class LogParser {
        public static final SimpleDateFormat FORMAT = new SimpleDateFormat(
                "d/MMM/yyyy:HH:mm:ss", Locale.ENGLISH);
        public static final SimpleDateFormat dateformat1 = new SimpleDateFormat(
                "yyyyMMddHHmmss");

        public static void main(String[] args) throws ParseException {
            final String S1 = "27.19.74.143 - - [30/May/2013:17:38:20 +0800] \"GET /static/image/common/faq.gif HTTP/1.1\" 200 1127";
            LogParser parser = new LogParser();
            final String[] array = parser.parse(S1);
            System.out.println("樣例數(shù)據(jù)： " + S1);
            System.out.format(
                    "解析結(jié)果：  ip=%s, time=%s, url=%s, status=%s, traffic=%s",
                    array[0], array[1], array[2], array[3], array[4]);
        }

        /**
         * 解析英文時(shí)間字符串
         *
         * @param string
         * @return
         * @throws ParseException
         */
        private Date parseDateFormat(String string) {
            Date parse = null;
            try {
                parse = FORMAT.parse(string);
            } catch (ParseException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return parse;
        }

        /**
         * 解析日志的行記錄
         *
         * @param line
         * @return 數(shù)組含有5個(gè)元素馍资，分別是ip筒主、時(shí)間、url鸟蟹、狀態(tài)乌妙、流量
         */
        public String[] parse(String line) {
            String ip = parseIP(line);
            String time = parseTime(line);
            String url = parseURL(line);
            String status = parseStatus(line);
            String traffic = parseTraffic(line);

            return new String[] { ip, time, url, status, traffic };
        }

        private String parseTraffic(String line) {
            final String trim = line.substring(line.lastIndexOf("\"") + 1)
                    .trim();
            String traffic = trim.split(" ")[1];
            return traffic;
        }

        private String parseStatus(String line) {
            final String trim = line.substring(line.lastIndexOf("\"") + 1)
                    .trim();
            String status = trim.split(" ")[0];
            return status;
        }

        private String parseURL(String line) {
            final int first = line.indexOf("\"");
            final int last = line.lastIndexOf("\"");
            String url = line.substring(first + 1, last);
            return url;
        }

        private String parseTime(String line) {
            final int first = line.indexOf("[");
            final int last = line.indexOf("+0800]");
            String time = line.substring(first + 1, last).trim();
            Date date = parseDateFormat(time);
            return dateformat1.format(date);
        }

        private String parseIP(String line) {
            String ip = line.split("- -")[0].trim();
            return ip;
        }
    }
}

一、借助Hive進(jìn)行統(tǒng)計(jì)

1.1 準(zhǔn)備工作：建立分區(qū)表

HIVE

為了能夠借助Hive進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析建钥，首先我們需要將清洗后的數(shù)據(jù)存入Hive中藤韵，那么我們需要先建立一張表。這里我們選擇分區(qū)表熊经，以日期作為分區(qū)的指標(biāo)荠察，建表語句如下：（這里關(guān)鍵之處就在于確定映射的HDFS位置置蜀，我這里是/project/techbbs/cleaned即清洗后的數(shù)據(jù)存放的位置）

hive> dfs -mkdir -p /project/techbbs/cleaned

hive>CREATE EXTERNAL TABLE techbbs(ip string, atime string, url string) PARTITIONED BY (logdate string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LOCATION '/project/techbbs/cleaned';

建立了分區(qū)表之后，就需要增加一個(gè)分區(qū)悉盆，增加分區(qū)的語句如下：（這里主要針對20150425這一天的日志進(jìn)行分區(qū)）

hive>ALTER TABLE techbbs ADD PARTITION(logdate='2015_04_25') LOCATION '/project/techbbs/cleaned/2015_04_25';

hive> load data local inpath '/root/cleaned' into table techbbs3 partition(logdate='2015_04_25');

1.2 使用HQL統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵指標(biāo)

（1）關(guān)鍵指標(biāo)之一：PV量

頁面瀏覽量即為PV(Page View)盯荤，是指所有用戶瀏覽頁面的總和，一個(gè)獨(dú)立用戶每打開一個(gè)頁面就被記錄1 次焕盟。這里秋秤，我們只需要統(tǒng)計(jì)日志中的記錄個(gè)數(shù)即可，HQL代碼如下：

hive>CREATE TABLE techbbs_pv_2015_04_25 AS SELECT COUNT(1) AS PV FROM techbbs WHERE logdate='2015_04_25';

image

（2）關(guān)鍵指標(biāo)之二：注冊用戶數(shù)

該論壇的用戶注冊頁面為member.php脚翘，而當(dāng)用戶點(diǎn)擊注冊時(shí)請求的又是member.php?mod=register的url灼卢。因此，這里我們只需要統(tǒng)計(jì)出日志中訪問的URL是member.php?mod=register的即可来农，HQL代碼如下：

hive>CREATE TABLE techbbs_reguser_2015_04_25 AS SELECT COUNT(1) AS REGUSER FROM techbbs WHERE logdate='2015_04_25' AND INSTR(url,'member.php?mod=register')>0;

image

（3）關(guān)鍵指標(biāo)之三：獨(dú)立IP數(shù)

一天之內(nèi)鞋真，訪問網(wǎng)站的不同獨(dú)立 IP 個(gè)數(shù)加和。其中同一IP無論訪問了幾個(gè)頁面沃于，獨(dú)立IP 數(shù)均為1涩咖。因此，這里我們只需要統(tǒng)計(jì)日志中處理的獨(dú)立IP數(shù)即可繁莹，在SQL中我們可以通過DISTINCT關(guān)鍵字檩互，在HQL中也是通過這個(gè)關(guān)鍵字：

hive>CREATE TABLE techbbs_ip_2015_04_25 AS SELECT COUNT(DISTINCT ip) AS IP FROM techbbs WHERE logdate='2015_04_25';

image

（4）關(guān)鍵指標(biāo)之四：跳出用戶數(shù)

只瀏覽了一個(gè)頁面便離開了網(wǎng)站的訪問次數(shù)，即只瀏覽了一個(gè)頁面便不再訪問的訪問次數(shù)咨演。這里闸昨，我們可以通過用戶的IP進(jìn)行分組，如果分組后的記錄數(shù)只有一條薄风，那么即為跳出用戶饵较。將這些用戶的數(shù)量相加，就得出了跳出用戶數(shù)遭赂，HQL代碼如下：

hive>select count(*) from (select ip,count(ip) as num from techbbs group by ip) as tmpTable where tmpTable.num = 1;

image

PS：跳出率是指只瀏覽了一個(gè)頁面便離開了網(wǎng)站的訪問次數(shù)占總的訪問次數(shù)的百分比告抄，即只瀏覽了一個(gè)頁面的訪問次數(shù) / 全部的訪問次數(shù)匯總。這里嵌牺，我們可以將這里得出的跳出用戶數(shù)/PV數(shù)即可得到跳出率打洼。

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